論文の概要: Sourcerer: Sample-based Maximum Entropy Source Distribution Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07808v1
- Date: Mon, 12 Feb 2024 17:13:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 13:33:03.004151
- Title: Sourcerer: Sample-based Maximum Entropy Source Distribution Estimation
- Title（参考訳）: Sourcerer:サンプルベース最大エントロピー源分布推定
- Authors: Julius Vetter, Guy Moss, Cornelius Schr\"oder, Richard Gao, Jakob H.
Macke
- Abstract要約: 本稿では,最大エントロピー分布,すなわち可能な限り不確実性を維持することを優先する手法を提案する。
提案手法は,Sliced-Wasserstein距離を利用して,データセットとシミュレーションの差分を測定する。
提案手法の有用性を実証するために,何千もの測定値を持つ実験データセットから,ホジキン・ホクスリーニューロンモデルのパラメータのソース分布を推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.390514665166601
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Scientific modeling applications often require estimating a distribution of
parameters consistent with a dataset of observations - an inference task also
known as source distribution estimation. This problem can be ill-posed,
however, since many different source distributions might produce the same
distribution of data-consistent simulations. To make a principled choice among
many equally valid sources, we propose an approach which targets the maximum
entropy distribution, i.e., prioritizes retaining as much uncertainty as
possible. Our method is purely sample-based - leveraging the Sliced-Wasserstein
distance to measure the discrepancy between the dataset and simulations - and
thus suitable for simulators with intractable likelihoods. We benchmark our
method on several tasks, and show that it can recover source distributions with
substantially higher entropy without sacrificing the fidelity of the
simulations. Finally, to demonstrate the utility of our approach, we infer
source distributions for parameters of the Hodgkin-Huxley neuron model from
experimental datasets with thousands of measurements. In summary, we propose a
principled framework for inferring unique source distributions of scientific
simulator parameters while retaining as much uncertainty as possible.
- Abstract（参考訳）: 科学的モデリングアプリケーションでは、しばしば観測のデータセットと一貫性のあるパラメータの分布を推定する必要がある。
しかし、多くの異なるソース分布がデータ一貫性のあるシミュレーションの同じ分布を生成する可能性があるため、この問題は不適切である。
等しく有効な多くの情報源の中から原則的選択を行うために,最大エントロピー分布,すなわち可能な限り不確実性を維持することを優先するアプローチを提案する。
本手法は純粋にサンプルベースであり,データセットとシミュレーション間の不一致を測定するためにスライスされたwasserstein距離を利用する。
本手法をいくつかのタスクでベンチマークし,シミュレーションの信頼性を犠牲にすることなく,より高いエントロピーで音源分布を回復できることを示した。
最後に,本手法の有用性を示すために,何千もの測定値を持つ実験データセットから,ホジキン・ホクスリーニューロンモデルのパラメータのソース分布を推定する。
本稿では,科学シミュレーションパラメータのユニークなソース分布を可能な限り不確実性を維持しつつ推定する枠組みを提案する。
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